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数据分析埃森哲观点
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目录
概述
数据分析框架
数据分析方法
数据理解数据准备
分类与回归
聚类分析
关联分析
时序模型
结构优化
数据分析支撑工具
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数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数
学理论、行业经验以及计算机工具三者结合
•工具支撑
•数学统计学知识
各种厂商开发了数据分析的工具、模块，将分析
数据分析的基础，将整理、描
模型封装，使不了解技术的人也能够快捷的实现
述、预测数据的手段、过程抽
数学建模，快速响应分析需求。
象为数学模型的理论知识
•机器学习
不需要人过多干预，通
过计算机自动学习，发•传统分析
现数据规律，但结论不机器在数据量较少时，传统的
易控制。学习数据分析已能够发现数据
数据中包含的知识，包括结构
•数据挖掘分析挖掘传统分析、杜邦分析等模型，
方法成熟，应用广泛，本
数据挖掘是挖掘数据背后隐误区分析文不展开介绍
藏的知识的重要手段
行业经验
•分析误区
不了解分析模型的数学原理，会导致•行业经验
错误的使用模型，而得出错误的分析行业经验可在数据分析前确定分析需
结论，影响业务决策，因此在选用分求，分析中检验方法是否合理，以及
析模型时，要深入了解该模型的原理分析后指导应用，但行业特征不同，
和使用限制其应用也不同，因此本文不展开介绍
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随着计算机科学的进步，数据挖掘、商务智能、大数据等
概念的出现，数据分析的手段和方法更加丰富
常规分析数据挖掘
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